Лаборатория анализа данных в образовании

В августе 2016 года в ТГУ рамках САЕ «Институт человека цифровой эпохи» создана исследовательская группа по анализу больших данных в образовании. В состав группы вошли сотрудники и студенты различных подразделений университета:

  • Институт дистанционного образования,
  • Лаборатория гуманитарных проблем информатики, 
  • Лаборатория когнитивных исследований языка,
  • Межрегиональный супервычислительный центр ТГУ,
  • НОЦ «Институт инноваций в образовании».

Руководитель проекта

  • Галина Васильевна Можаева - кандидат исторических наук, координатор САЕ «Институт человека цифровой эпохи», директор ИДО, руководитель ЛГПИ.

Цель исследования 

Поиск подходов применения современных технических, технологических и методологических инструментов для эффективного анализа данных из социальных медиа и университетских LMS, применения полученных результатов для решения задач в системе высшего образования.

Возможности, которые дает анализ и использование огромных потоков информации, создающихся миллионами пользователей социальных сетей, позволяют заново посмотреть на способы решения ранее не решаемых, но значимых для системы высшего образования проблем: исследование спроса на рынке образовательных услуг, выявление потенциальных абитуриентов, отбор наиболее талантливых из них, определение профессионального профиля и привлечение в вузы региона в качестве студентов на соответствующие направления подготовки, анализ учебной и внеучебной активности студентов в электронной среде, прогнозирование успешности/неуспешности обучения, выявление факторов, обеспечивающих индивидуализацию образования в вузе. Данные, необходимые для решения проблемы, могут быть извлечены из профиля пользователя социальных сетей, анализа его поведения и структуры сети связей, а также из систем управления учебным процессом в вузе (LMS).

 Задачи исследования:

  • сбор и структурирование гетерогенных данных из социальных медиа, 
  • применение оборудования для высокопроизводительных компьютерных вычислений и технологий параллельного программирования для быстрой обработки больших массивов данных; 
  • определение степени релевантности данных в контексте решения задач по исследованию образовательных потребностей и профессиональных ориентиров пользователей социальных сетей; 
  • анализ естественного языка в пространстве социальных медиа; 
  • выявление представителей талантливой молодёжи среди пользователей социальных сетей на основе их социального профиля и поведения; 
  • вовлечение талантливой молодежи в информационное поле университета через социальные медиа и побуждение к поступлению; 
  • интеллектуальный анализ данных и интерпретация текстов и поведенческих моделей для выявления профессиональных интересов и образовательных потребностей студентов; 
  • создание модели индивидуализации образовательной деятельности, учитывающей результаты анализа данных о студенте из социальных медиа и систем управления учебным процессом.